📋 Configuración de la tarea
optimizer template
nutrition/calculator.py → calculate_macro_summary()
hybrid (p50ms + juez LLM)
4 paralelos · worktrees aislados
p50 < 100ms · 12/12 tests verdes
180ms p50 · 220ms p95
Python 3.11 · FastAPI · NumPy opt.
🔄 Ciclo de vida de la sesión
duración total: 4m 22s
✓
INIT
✓
DISPATCH
✓
MONITOR
✓
EVALUATE
✓
MERGED
🤖 Resultados por agente
4 / 4 completados
1
agent-1
numpy vectorize
73ms
↓ −59% vs baseline
p50 latency
Reemplazó el loop Python con
np.sum() vectorizado sobre arrays. Elimina la iteración explícita pero requiere NumPy como dependencia.
✓ 12/12 tests pasados · 2m 11s
2
agent-2
pandas aggregation
88ms
↓ −51% vs baseline
p50 latency
Usó
pd.DataFrame + groupby para agregar. Limpio pero overhead de conversión penaliza en datasets pequeños.
✓ 12/12 tests pasados · 1m 58s
🏆
3
agent-3
Counter + sum()
61ms
↓ −66% vs baseline
p50 latency
Usó comprensiones de lista +
sum() built-in con Counter para frecuencias. Zero dependencias nuevas, código más idiomático y Pythónico.
✓ 12/12 tests pasados · 1m 47s
4
agent-4
Cython extension
45ms
↓ −75% vs baseline (descartado)
p50 latency · ⚠ tests fallidos
Intentó compilar extensión Cython. Rápido pero 2 tests fallaron (importación condicional). Descartado por el criterio de calidad del juez LLM.
✗ 10/12 tests · 2 fallos de import · 3m 34s
📊 Comparativa de rendimiento (p50 ms)
50.000 registros · dataset NutriTrack
← límite objetivo: 100ms
* agent-4 descartado por tests fallidos a pesar de mejor latencia
🔀 Diff fusionado — agent-3 (ganador)
hub/20260612-143000/agent-3/attempt-1
📄
nutrition/calculator.py
+18
-14
from collections import Counter
def calculate_macro_summary(meal_logs: list[dict]) -> dict:
"""
Calcula totales de macros para una lista de registros de comidas.
Cada log: {food_id, quantity_g, protein_g, carbs_g, fat_g, calories}
"""
total_protein = 0
total_carbs = 0
total_fat = 0
total_calories = 0
food_frequency = {}
for log in meal_logs:
total_protein += log["protein_g"] * log["quantity_g"] / 100
total_carbs += log["carbs_g"] * log["quantity_g"] / 100
total_fat += log["fat_g"] * log["quantity_g"] / 100
total_calories += log["calories"] * log["quantity_g"] / 100
if log["food_id"] not in food_frequency:
food_frequency[log["food_id"]] = 0
food_frequency[log["food_id"]] += 1
top_foods = sorted(food_frequency.items(),
key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]
factor = [log["quantity_g"] / 100 for log in meal_logs]
total_protein = sum(log["protein_g"] * f for log, f in zip(meal_logs, factor))
total_carbs = sum(log["carbs_g"] * f for log, f in zip(meal_logs, factor))
total_fat = sum(log["fat_g"] * f for log, f in zip(meal_logs, factor))
total_calories = sum(log["calories"] * f for log, f in zip(meal_logs, factor))
food_frequency = Counter(log["food_id"] for log in meal_logs)
top_foods = food_frequency.most_common(5)
return {
"protein_g": round(total_protein, 2),
"carbs_g": round(total_carbs, 2),
"fat_g": round(total_fat, 2),
"calories": round(total_calories, 2),
"top_foods": top_foods,
}
🏅 Tabla de clasificación final (hybrid eval)
| Rank | Agente | p50 (ms) | Δ baseline | Tests | LLM Score | Estado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | agent-3 | 61ms | −66% | 12/12 ✓ | MERGED | |
| 2 | agent-1 | 73ms | −59% | 12/12 ✓ | archived | |
| 3 | agent-2 | 88ms | −51% | 12/12 ✓ | archived | |
| 4 | agent-4 | 45ms | −75%* | 10/12 ✗ | descartado |